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AI驱动的智能城市中的医疗保健优化
城市化对包括人满为患的医院，不平等的医疗服务以及成本上升的医疗保健系统提出了重大挑战。人工智能（AI）和物联网（IoT）提供了用于优化智能城市医疗保健服务的变革解决方案。此Pa-per探讨了AI驱动的预测分析如何结合具有IOT启用的可穿戴设备和远程医疗平台，可以增强患者的结果，简化资源分配并减少城市健康差异。通过分析实时健康数据并预测疾病暴发，这项研究证明了AI的潜力彻底改变了城市医疗保健系统。实验结果强调了诊断准确性，应急时间和操作效率的改善，为智能城市的公平和可持续医疗保健铺平了道路。
llm驱动的自动驾驶场景测试
在另一侧，在过去的两年中，大型语言模型（LLM）以及所谓的生成人工智能的其他方法吸引了许多研究人员和爱好者的注意。在众多拟议的采用中，LLM也被考虑改善现有软件开发流程。通常，由LLMS [1，3]：1）代码生成的软件开发领域所涵盖以下方面 - 自动生成可执行代码从自由形式的文本描述开始，或者也可能涉及其他输入； 2）调试和代码分析 - 确定提供的代码中的安全缺陷，错误和其他潜在问题； 3）代码说明 - LLM能够提供给定代码摘录的详细文本描述； 4）代码校正 - 在向用户的反馈，代码更正和其他建议改进给定代码时，LLMS也被批准非常有用。
用于自动可再生能源资源评估和基础设施优化的 GIS 和 Gen-AI 驱动框架
随着全球转向可再生能源，最大限度地利用可再生资源和加强基础设施管理是传统方法难以成功处理的重要问题。本文提出了一种新方法，将地理信息系统 (GIS) 与生成人工智能 (Gen-AI) 相结合，以提高可再生能源系统的效率。此外，GIS 具有强大的地理问题分析工具，而 Gen-AI 则具有增强的能源率预测、适合能源生产的区域选择和设施控制功能。这些技术已被提议协同工作以解决一些复杂问题，例如确定场地的确切位置、随时估计能源生产量和控制实时能源需求。此外，它还用于预测和改进智能电网的维护以及正确配置，使其成为更有效、更环保的能源分配系统。该框架的应用包括许多 REN 领域，例如太阳能、风能、水力和生物能源，解决了种植损失、环境影响和不同的能源需求问题。通过解决这些紧迫的问题，GIS 与 Gen-AI 的集成为更可持续、更稳健的未来能源结构奠定了基础。
生物信息学驱动的遗传生物标志物识别和治疗
之所以选择 GSE51808 和 GSE176079 数据集，是因为它们对于阐明登革热病毒 (DENV) 感染的分子机制具有重要意义，并且与研究目标一致。GSE51808 全面检查了登革热 (DF) 和登革出血热 (DHF) 患者在急性期和恢复期的全血样本中的基因表达变化，为了解 DENV 的全身免疫反应提供了重要见解。此外，它涵盖了不同临床严重程度的样本，从而可以广泛研究与该疾病相关的基因表达模式。相反，GSE176079 集中在从外周血中分离的单核细胞亚群上，有助于深入检查细胞类型特异性免疫反应。这两个数据集是从 GPL13158（Affymetrix HT HG-U133+ PM 阵列板）和 GPL21290（Illumina HiSeq 3000）平台生成的。
大肠杆菌中鞭毛蛋白表达和运动的启动子驱动的调节
合成生物学为工程生物系统提供了强大的工具，用于不同的应用。然而，在实现现实世界应用（例如环境生物修复或用于靶向药物的治疗微型机器人）之类的实际应用之前，主要的挑战一直存在。这项研究旨在通过在大肠杆菌中使用工程启动子调节基因表达来精确控制细菌运动。我们专注于模型生物的大肠杆菌，并通过工程化鞭毛蛋白的表达来操纵其运动，这是一种至关重要的细菌运动蛋白。为了实现这一目标，采用了特定的遗传启动子来调节鞭毛蛋白的产生，从而决定了这些细菌的运动能力。启动子启用了针对鞭毛蛋白表达的有针对性的调整，这反过来允许增强或抑制细菌运动。有趣的是，启动子设计参数与基因表达水平之间的关系是非线性的，突出了复杂的基础动力学。最佳细菌运动发生在30°C，说明了环境因素的影响。我们的发现证明了使用基因工程策略有效调节运动型等复杂微生物表型的能力。结果不仅扩展了我们对细菌基因调节的理解，而且还强调了合成生物学在创建各种生物技术应用中创建功能和适应性的微生物表型方面的变革潜力。
数据驱动方程发现揭示人类的非线性强化学习
强化学习 (RL) 的计算模型对我们理解人类行为和决策做出了重大贡献。然而，传统的 RL 模型通常采用线性方法来更新奖励预期，这可能会过度简化人类行为与奖励之间的微妙关系。为了应对这些挑战并探索强化学习的新模型，我们利用了一种使用方程发现算法的新型模型发现方法。这种方法目前主要用于物理学和生物学，它试图通过从一系列建议的线性和非线性函数中提出微分方程来捕获数据。使用这种新方法，我们能够识别一种新的 RL 模型，我们称之为二次 Q 加权模型。该模型表明，奖励预测误差服从非线性动力学并表现出负偏差，导致在期望值较低时奖励权重过低，而在期望值较高时奖励缺失权重过高。我们通过将我们的模型与 9 项已发表研究中使用的经典模型进行比较来测试其通用性。在已发布的九个数据集中的八个数据集中，我们的模型在预测准确度方面超越了传统模型，这不仅证明了其普遍性，还表明它有可能为人类学习的复杂性提供新的见解。这项工作展示了将新颖的行为任务与先进的计算方法相结合，作为揭示人类认知复杂模式的有效策略，标志着在开发可解释且广泛适用的计算模型方面迈出了重要一步。
AxiADO SCM3002 AI驱动的安全管理解决方案
boot procedure • On Chip OTP based root keys and flash-based code signing keys • Three independent OTP memories, 4 Kbytes each • On Chip Physically Unclonable Function (PUF), TRNG • Multiple message digest support: MD5, SHA-1, SHA-2 (224-bit, 256-bit), AES-CMAC, XCBC-MAC, CBC-MAC • Anti-rollback for firmware基于图像版本和安全版本号（SVN）的二进制文件•HROT（信任的硬件根）•使用OpenSSL的加密卸载•加密闪光灯•证明和AC-Rot和SPDM的AC-ROT•安全固件更新•安全固定•安全配置•安全制造
个性化的AI驱动路线图生成
B.E Student, Associate Professor Computer Science and Engineering, SNS College of Technology, Coimbatore, India smirnamartin17@gmail.com , sumithra.a.cse@snsct.org Abstract — The Roadmap Generation Project is an innovative platform that leverages generative AI and ultramodern web technologies to produce individualized study and medication paths acclimatized to individual literacy pretensions.该平台旨在应对语调定向识字和职业药物的挑战，为学者，专业人士和终身学习者提供了动态和全面的生态系统。通过分析Stoner输入与学习对象，技能情况和职业生涯相似的输入，该平台生成了统一路线图，其中包含一般性，实践练习和采访药物指导。索引术语 - 官方情报，人格路线图，安置准备
脑心领域的人工智能驱动实时系统评价......
– 参与者类型：研究必须涉及使用公认的诊断标准诊断出患有与 BHI 领域相关疾病的人类参与者。– 干预类型：干预措施必须经过计划、构建和可复制，针对与神经或心血管健康相关的特定结果，并具有可衡量的健康或健康成分。– 比较干预：设计必须包括适当的对照，例如不干预、常规护理或替代的经过验证的干预措施，以确保结果评估的稳健性。– 结果测量：必须使用经过验证的工具评估主要和次要结果，以获取关键指标，例如认知功能、日常生活活动和与健康相关的生活质量。– 评估时间：结果评估必须包括干预后即时评估以及短期和长期随访，以提供干预效果的全面视图。
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER tnm以外的预后标记 p-d-08-black-box-paptation-for-medical-image- ... 关于手术模拟会议的对话 比赛日 CTR指导辐射疗法治疗 引用：Mathews r;沉I;毛lur虫A.心房附属组织作为儿科心脏手术中的自体血管导管。 ACS案件评论 #talkitup 双侧导管导向急性的溶栓 议程2025 ACS癌症会议
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。 方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标，以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。 构建了一个评分系统，用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标，以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。构建了一个评分系统，用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后，同一位作者将模拟更多的专家和新手表演，并允许该工具根据评分系统预测性能水平：初步结果：使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85％和90％。下一步：我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架，能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求，在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。